नौकरी की तलाश में कौन से कनेक्शन अच्छे हैं? लिंक्डइन अनुसंधान क्या दिखाता है

एक नया अध्ययन प्रकाशित किया गया है विज्ञान 20 मिलियन से अधिक लोगों के एक नए सर्वेक्षण से पता चलता है कि आपके सबसे करीबी दोस्त (लिंक्डइन पर) आपकी सबसे अच्छी शर्त नहीं हैं: इसके बजाय आपको उन परिचितों को देखना चाहिए जिनके साथ आप व्यक्तिगत कनेक्शन साझा करने के लिए पर्याप्त नहीं जानते हैं।

प्रयोगों ने 5 साल की अवधि में 20 मिलियन से अधिक लोगों के नेटवर्क में कमजोर संबंधों की प्रवृत्ति को बेतरतीब ढंग से बदल दिया, जिसके दौरान 2 बिलियन नए संबंध और 600,000 नए रोजगार सृजित हुए।

प्रयोगों से पता चलता है कि कमजोर संबंध काम के संचरण को बढ़ाते हैं, लेकिन केवल एक बिंदु तक, जिसके बाद कमजोरी को कम करने के लिए सीमांत रिटर्न कम हो रहा है। लेखक बताते हैं कि सबसे कमजोर संबंधों का नौकरी की गतिशीलता पर सबसे अधिक प्रभाव पड़ा, जबकि सबसे मजबूत संबंधों का सबसे कम प्रभाव पड़ा।

कमजोर बंधन ताकत

1973 में, अमेरिकी समाजशास्त्री मार्क ग्रेनोवेटर ने सामाजिक नेटवर्क के संदर्भ में “कमजोर टाई ताकत” शब्द गढ़ा। उन्होंने तर्क दिया कि दो लोगों के बीच संबंध जितने मजबूत होते हैं, उनके दोस्ती नेटवर्क उतने ही अधिक होते हैं।

सीधे शब्दों में कहें, तो आप शायद एक करीबी दोस्त के सभी दोस्तों को जानते हैं, लेकिन बहुत कम परिचितों के दोस्त।

इसलिए यदि आप नौकरी की तलाश में हैं, तो आप शायद अपने आस-पड़ोस के बारे में पहले से ही सब कुछ जानते हैं। सहज रूप से, यह कमजोर संबंध हैं – आपके परिचित – जो नई खोजों के लिए सबसे अधिक अवसर प्रदान करते हैं।

जैसा विज्ञानकमजोर संबंधों की ताकत एक प्रभावशाली सामाजिक-वैज्ञानिक सिद्धांत है जो सामाजिक नेटवर्क के माध्यम से सूचनाओं के आदान-प्रदान को प्रभावित करने में कमजोर संघों (जैसे, परिचितों बनाम घनिष्ठ मित्रता) के महत्व पर जोर देती है।

कमजोर संबंध और नौकरियां

ग्रैनोवेटर का सिद्धांत सही लगता है, लेकिन यह क्या है? लिंक्डइन, हार्वर्ड बिजनेस स्कूल, स्टैनफोर्ड और एमआईटी के शोधकर्ताओं की एक टीम ने कुछ अनुभवजन्य साक्ष्य एकत्र करने के लिए निर्धारित किया कि कमजोर संबंध नौकरी की गतिशीलता को कैसे प्रभावित करते हैं।

उनके शोध ने लिंक्डइन के इंजीनियरों के प्लेटफॉर्म के “पीपल यू मे नो” अनुशंसा एल्गोरिदम का परीक्षण और सुधार करने के प्रयासों पर पिग्गी-समर्थित किया। लिंक्डइन नियमित रूप से इस एल्गोरिथम को अपडेट करता है, जो आपके नेटवर्क में नए लोगों को जोड़ने के लिए सिफारिशें करता है।

इनमें से एक अपडेट ने मजबूत संबंधों (अपने करीबी दोस्तों को जोड़ने की सिफारिशें) बनाम कमजोर संबंधों (परिचितों और दोस्तों के दोस्तों की सिफारिशें) के गठन को प्रोत्साहित करने के प्रभावों की जांच की। शोधकर्ताओं ने तब इन “ए / बी परीक्षणों” में भाग लेने वाले उपयोगकर्ताओं का अनुसरण किया, यह देखने के लिए कि क्या अंतर ने उनके रोजगार के परिणामों को प्रभावित किया है।

दुनिया भर में 20 मिलियन से अधिक लिंक्डइन उपयोगकर्ताओं को बेतरतीब ढंग से अच्छी तरह से परिभाषित उपचार समूहों को सौंपा गया था। प्रत्येक समूह के उपयोगकर्ताओं को कुछ अलग नई संपर्क अनुशंसाएं दिखाई गईं, जिससे उपयोगकर्ताओं के कुछ समूहों को मजबूत संबंध बनाने के लिए और उपयोगकर्ताओं के अन्य समूहों को कमजोर संबंध बनाने के लिए प्रेरित किया गया।

इसके बाद, टीम ने मापा कि प्रत्येक समूह में कितने लोगों ने नौकरियों के लिए आवेदन किया और कितने “नौकरी प्रसारण” हुए। नौकरी के प्रसारण विशेष रुचि के हैं, क्योंकि उन्हें एक ही कंपनी में एक नए संपर्क के रूप में नौकरी पाने के रूप में परिभाषित किया गया है एक नौकरी प्रसारण से पता चलता है कि नए परिचित ने काम में मदद की।

एक मामूली कमजोर बंधन सबसे अच्छा है

अध्ययन सरल सहसंबंधों से परे जाने के लिए कारण विश्लेषण का उपयोग करता है और निर्माण को रोजगार से जोड़ता है। तीन महत्वपूर्ण परिणाम हैं।

सबसे पहले, अनुशंसाकर्ता इंजन लिंक बिल्डिंग को महत्वपूर्ण रूप से आकार देते हैं। जिन उपयोगकर्ताओं को कमजोर लिंक की सिफारिश की गई थी, उन्होंने काफी कमजोर लिंक बनाए, और जिन उपयोगकर्ताओं को मजबूत लिंक की सिफारिश की गई, उन्होंने मजबूत लिंक बनाए।

दूसरा, प्रयोग कारण प्रमाण प्रदान करता है कि नौकरी तलाशने वाले को नए नियोक्ता में शामिल होने में मदद करने के लिए मामूली कमजोर संबंध दोगुने से अधिक प्रभावी हैं। एक “मध्यम” कमजोर टाई क्या है? अध्ययन में पाया गया कि नौकरी के हस्तांतरण की सबसे अधिक संभावना उन परिचितों से होती है जिनके साथ आप लगभग 10 पारस्परिक मित्र साझा करते हैं और शायद ही कभी संवाद करते हैं।

तीसरा, कमजोर संबंधों की ताकत उद्योगों में भिन्न होती है। जहां कमजोर संबंधों ने अधिक डिजिटल उद्योगों में नौकरी की गतिशीलता में वृद्धि की, वहीं मजबूत संबंधों ने कम डिजिटल उद्योगों में नौकरी की गतिशीलता में वृद्धि की।

अच्छी सिफारिश

यह लिंक्डइन अध्ययन रोजगार बाजार में ग्रैनोवेटर के सिद्धांत के कारण प्रमाण प्रदान करने वाला पहला है। कारण विश्लेषण यहां महत्वपूर्ण है, क्योंकि टाई की ताकत और नौकरी के कारोबार के बीच संबंध के बड़े पैमाने पर अध्ययन ने अधिक फायदेमंद होने के लिए मजबूत संबंधों को दिखाया है, जिसे अब तक एक विरोधाभास माना जाता था।

यह अध्ययन विरोधाभास को हल करता है और फिर से सहसंबंधी अध्ययनों की सीमाओं को प्रदर्शित करता है, जो भ्रमित करने वाले कारकों को अलग करने का खराब काम करते हैं और कभी-कभी गलत निष्कर्ष निकालते हैं।

व्यावहारिक दृष्टिकोण से, अध्ययन नए लिंक का सुझाव देने के लिए सर्वोत्तम मापदंडों की रूपरेखा तैयार करता है इससे पता चला कि नौकरी पाने में सबसे अधिक मददगार कनेक्शन परिचित हैं, वे लोग हैं जिनसे आप पेशेवर सेटिंग में मिलते हैं या अपने करीबी दोस्तों के बजाय दोस्तों के दोस्त हैं – वे लोग जिनके साथ आप लगभग 10 आपसी संपर्क साझा करते हैं और जिनके एक होने की संभावना कम है। नियमित रूप से संवाद करें।

इन्हें एल्गोरिथम अनुशंसाओं में अनुवादित किया जा सकता है, जो कि लिंक्डइन जैसे पेशेवर नेटवर्क के अनुशंसा इंजनों को नौकरी चाहने वालों को भूमि की नौकरियों में मदद करने में अधिक कुशल बना सकता है।

ब्लैक बॉक्स की शक्ति

जब बड़ी सोशल मीडिया कंपनियां अपने उपयोगकर्ताओं पर प्रयोग करती हैं तो जनता अक्सर सावधान हो जाती है (देखें फेसबुक का 2014 का कुख्यात भावनात्मक प्रयोग)।

तो, क्या लिंक्डइन का परीक्षण अपने उपयोगकर्ताओं को नुकसान पहुंचा सकता है? सिद्धांत रूप में, “मजबूत लिंक” उपचार समूह के उपयोगकर्ता कमजोर लिंक को याद कर सकते हैं जो उनके अगले कार्य को जन्म दे सकते हैं।

हालाँकि, सभी समूहों में कुछ हद तक नौकरी की गतिशीलता थी – कुछ दूसरों की तुलना में थोड़ा अधिक। इसके अलावा, चूंकि शोधकर्ता एक इंजीनियरिंग प्रयोग देख रहे थे, इसलिए अध्ययन स्वयं कुछ नैतिक चिंताओं को उठाता प्रतीत होता है।

फिर भी, यह पूछने के लिए एक अनुस्मारक है कि हमारे कितने अंतरंग पेशेवर निर्णय-जैसे एक नया करियर या कार्यस्थल चुनना-ब्लैक-बॉक्स आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एल्गोरिदम द्वारा निर्धारित होते हैं जिनकी कार्यप्रणाली हम नहीं देख सकते हैं।

(पीटीआई से इनपुट के साथ)

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